Детальная информация

Работа посвящена разработке комплексного подхода к управлению рисками инновационных проектов на основе интеграции технологий искусственного интеллекта с нечетким методом анализа иерархий для преодоления ограничений традиционных методологий в условиях высокой неопределенности. Целью работы является разработка подхода к управлению рисками инновационных проектов с применением инструментов искусственного интеллекта, обеспечивающего автоматизацию ключевых процессов и повышение эффективности управления в условиях неопределенности. Методы проведения ВКР: системный анализ, классификация, формализация, моделирование, ретроспективный анализ, экспертная оценка. В ходе выполнения ВКР получены следующие результаты: – Выявлены системные ограничения традиционных подходов PMBOK к управлению рисками инновационных проектов и определены пять базовых категорий рисков инновационной деятельности; – Разработана семимодульная архитектура интегрированной системы управления рисками с применением ChatGPT и нечеткого МАИ; – Создан структурированный алгоритм применения подхода из 18 операций, организованных в четыре основных этапа с интеграцией метода контрольных точек; – Проведена апробация подхода на трех инновационных проектах общей стоимостью 213 млн рублей, продемонстрировавшая увеличение полноты идентификации рисков на 124% и повышение эффективности реализации мер реагирования на 176%. Практическая значимость работы подтверждена сокращением времени процессов управления рисками на 83%, повышением точности оценок на 49% и предотвращением 74% неожиданно возникающих рисков при экспертной валидации с оценкой готовности к внедрению 8.3/10.

The work is devoted to developing a comprehensive approach to risk management in innovative projects based on the integration of artificial intelligence technologies with the fuzzy analytic hierarchy process to overcome the limitations of traditional methodologies under conditions of high uncertainty. The purpose of this work is to develop an approach for managing risks in innovative projects using artificial intelligence tools that ensures automation of key processes and improved management efficiency under uncertainty conditions. Methods used in the final qualifying work: systems analysis, classification, formalization, modeling, retrospective analysis, expert evaluation. During the final qualifying work, the following results were achieved: – Identified systemic limitations of traditional PMBOK approaches to risk management in innovative projects and defined five basic categories of innovation risks; – Developed a seven-module architecture of an integrated risk management system using ChatGPT and fuzzy AHP; – Created a structured algorithm for applying the approach consisting of 18 operations organized into four main stages with integration of the control points method; – Conducted testing of the approach on three innovative projects with a total value of 213 million rubles, demonstrating a 124% increase in risk identification completeness and a 176% improvement in response measure implementation efficiency. The practical significance of this work is confirmed by an 83% reduction in risk management process time, a 49% improvement in assessment accuracy, and prevention of 74% of unexpectedly emerging risks with expert validation rating the implementation readiness at 8.3/10.